如何使用Python创建新列表并写入pandas DataFrame

一、Python创建新列表的最优实现方式 #

根据你的使用场景，有两种性能最优的实现：

• 仅需要创建空列表后续填充内容，直接使用字面量声明即可，性能优于list()构造器调用，写法更简洁：
  new_list = []
• 需要基于已有的Excel文件内容初始化列表，可以配合pandas读取Excel后直接转换为列表，一步完成：

  import pandas as pd
  # 读取本地已有的Excel文件
  df = pd.read_excel("你的Excel文件路径.xlsx")
  # 方案1：将整个DataFrame的所有行转换为嵌套列表
  new_list = df.values.tolist()
  # 方案2：仅提取Excel中指定列转为一维列表
  new_list = df["目标列名称"].tolist()
  

二、列表访问及写入pandas DataFrame的方法 #

Python列表是有序可变容器，通过列表名[下标]的方式即可访问/修改指定位置的内容，下标从0开始计数。将pandas DataFrame写入列表的常见实现如下：

• 场景1：将整个DataFrame内容追加到已有列表末尾

  # 已有目标列表
  target_list = ["示例内容1", "示例内容2"]
  # 待写入的pandas DataFrame
  write_df = pd.DataFrame({"列1": [1,2,3], "列2": [4,5,6]})
  # 逐行转为子列表后追加到目标列表
  target_list.extend(write_df.values.tolist())
  

• 场景2：将DataFrame指定值写入列表的固定位置

  # 将列表下标为0的位置替换为DataFrame第一行第一列的值
  target_list[0] = write_df.iloc[0,0]
  

如果你后续需要把写入完成的列表重新转成DataFrame写回Excel，可直接调用pandas构造方法实现：

final_df = pd.DataFrame(target_list, columns=["自定义列名1", "自定义列名2"])
# 写入Excel时设置index=False可以去掉默认生成的行索引列
final_df.to_excel("输出文件路径.xlsx", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nikita1221